package com.github.yangyishe.p300;

import com.github.yangyishe.TreeNode;

/**
 * 208. 实现 Trie (前缀树)
 * https://leetcode.cn/problems/implement-trie-prefix-tree/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150
 *
 * Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。
 *
 * 请你实现 Trie 类：
 *
 * Trie() 初始化前缀树对象。
 * void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
 * boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
 * boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
 *
 *
 * 示例：
 *
 * 输入
 * ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
 * [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
 * 输出
 * [null, null, true, false, true, null, true]
 *
 * 解释
 * Trie trie = new Trie();
 * trie.insert("apple");
 * trie.search("apple");   // 返回 True
 * trie.search("app");     // 返回 False
 * trie.startsWith("app"); // 返回 True
 * trie.insert("app");
 * trie.search("app");     // 返回 True
 *
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
 * word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
 * insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次
 */
public class Problem208 {
    public static void main(String[] args) {
         Trie trie = new Trie();
         trie.insert("apple");
        System.out.println(trie.search("apple"));   // 返回 True
        System.out.println(trie.search("app"));     // 返回 False
        System.out.println(trie.startsWith("app")); // 返回 True
        trie.insert("app");
        System.out.println(trie.search("app"));     // 返回 True

    }
}

class TrieNode{
    boolean isEnd;
    // 不为null,即表示有值
    TrieNode[] children;

    public TrieNode() {
        children=new TrieNode[26];
    }

    public void insert(char[] chars,int index){
        int childIndex=chars[index]-'a';
        if(children[childIndex]==null){
            children[childIndex]=new TrieNode();
        }
        if(index<chars.length-1){
            children[childIndex].insert(chars,index+1);
        }else{
            children[childIndex].isEnd=true;
        }
    }

    public boolean search(char[] chars,int index){
        int childIndex=chars[index]-'a';
        if(children[childIndex]==null){
            return false;
        }
        if(index<chars.length-1){
            return children[childIndex].search(chars,index+1);
        }else{
            return children[childIndex].isEnd;
        }
    }

    public boolean startWith(char[] chars,int index){
        int childIndex=chars[index]-'a';
        if(children[childIndex]==null){
            return false;
        }
        if(index<chars.length-1){
            return children[childIndex].startWith(chars,index+1);
        }else{
            return true;
        }
    }
}

/**
 * 思路: 参考字典树概念
 * https://algo.itcharge.cn/06.String/03.String-Multi-Pattern-Matching/01.Trie/
 */
class Trie {
    private TrieNode root;

    public Trie() {
        root=new TrieNode();
    }

    public void insert(String word) {
        root.insert(word.toCharArray(),0);
    }

    public boolean search(String word) {
        return root.search(word.toCharArray(),0);
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        return root.startWith(prefix.toCharArray(),0);
    }
}
